Embora a IA generativa e os grandes modelos de linguagem tenham sido promovidos como substitutos para certos trabalhadores, as empresas que implementam essa tecnologia frequentemente descobrem que ela cria mais problemas do que resolve quando não há controle.
Por que isso ocorreu?
O que causou esse problema?
Críticos da IA de código aberto destacam seus riscos enquanto subestimam seus benefícios.
Neste episódio de "The Joy of Why", o apresentador Steven Strogatz conversa com o estatístico Emmanuel Candès sobre a aplicação de estatísticas, ciência de dados e IA.
Assim como os métodos Kanban japoneses transformaram a manufatura com sistemas "just-in-time", as empresas agora usam princípios semelhantes para IA generativa para aumentar a eficiência.
Um estudo da Universidade de Maryland sugere que o deep learning, uma forma sofisticada de inteligência artificial (IA), poderia reduzir significativamente o consumo de energia em futuros sistemas de aquecimento, ventilação e ar condicionado (HVAC).
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